#1-192 【Short】AIスケーリングの壁：ハードウェアとエネルギー変革

＝＝＝＝＝ショートバージョン＝＝＝＝＝　現在のAI開発が直面する「スケーリング則の力技の維持」と「アーキテクチャの抜本的な変革」という二つの主要な思想的対立軸を分析している。OpenAIに代表されるスケーリング派は、推論時計算量（System 2 Scaling）によって性能維持を図るものの、これは指数関数的な電力消費と劇的な推論コストの増大を招き、持続可能性の危機に直面しています。一方、Yann LeCun氏らが提唱する世界モデル（JEPA）は、抽象的な表現予測により高いエネルギー効率を持つとされていますが、AIチップのメモリー帯域幅や先端パッケージング技術の物理的限界が共通の課題として存在します。AIの巨大化は、データセンターの電力供給と冷却限界というインフラの物理的な天井に達しており、全知全能のAIを一般提供する経済合理性（Unit Economics）を崩壊させています。電力制約が厳しい車載環境を例に、「物理法則を理解する世界モデル」へのパラダイムシフトこそが、自動運転技術を含むエッジAIのブレイクスルーの鍵になると結論付ける。